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人工胰脏中血糖预测模型的关键问题研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
缩写第12-14页
第1章 绪论第14-20页
   ·动机第14页
   ·人工胰脏第14-17页
   ·面临挑战第17页
   ·文章结构与贡献第17-20页
第2章 人工胰脏研究进展概述第20-34页
   ·血糖传感器第20-22页
     ·研究进展第20-21页
     ·局限性第21-22页
   ·胰岛素注射第22-23页
     ·研究进展第22页
     ·局限性第22-23页
   ·闭环控制算法第23-24页
     ·研究进展第23-24页
     ·闭环控制算法面临的难题第24页
   ·葡萄糖-胰岛素代谢系统建模第24-29页
     ·生理模型第25-27页
     ·数据驱动血糖预测模型第27-29页
   ·其他相关研究第29-34页
     ·高/低血糖预警第29-30页
     ·锻炼和压力第30页
     ·进食检测/预测第30-31页
     ·糖尿病的风险管理第31-34页
第3章 基础知识第34-50页
   ·Cobelli模型第34-40页
     ·碳水化合物摄入子模型第35-36页
     ·皮下胰岛素注射子模型第36-37页
     ·葡萄糖-胰岛素相互作用子模型第37-40页
   ·时间序列模型第40-45页
     ·数据来源第40页
     ·模型类别第40-41页
     ·模型阶次和延迟时间第41-42页
     ·参数估计第42-45页
   ·模型降阶化简第45-50页
     ·Pade逼近理论第45-47页
     ·Routh逼近理论第47-50页
第4章 时间序列血糖模型的辨识第50-68页
   ·研究内容第50-51页
   ·数据来源第51-54页
     ·仿真数据第51页
     ·临床数据第51-54页
   ·方法第54-58页
     ·模型结构第54-55页
     ·参数估计第55-56页
     ·模型验证标准第56页
     ·数据预处理第56-57页
     ·辨识模型预测第57-58页
   ·结果第58-65页
     ·模型类别和个体差异影响第58-60页
     ·进食不确定性的影响第60-62页
     ·参数估计方法的影响第62-65页
   ·结论第65-68页
第5章 Cobelli模型降阶第68-82页
   ·研究现状第68-69页
   ·模型降阶过程与结果第69-78页
     ·CIS第69-73页
     ·SIIS第73-77页
     ·GIIS第77-78页
   ·整体模型仿真结果第78-81页
   ·结论第81-82页
第6章 Cobelli模型简化及硬件实现第82-102页
   ·简介第82页
   ·背景知识第82-86页
     ·FPGA用于人工胰脏第82-83页
     ·DSP Builder第83-84页
     ·时变模型参数的确定第84-85页
     ·Hardware-in-the-loop第85-86页
   ·方法第86-90页
     ·模型降阶(Step 1-Step 2)第87页
     ·求解简化模型的数值解(Step 3)第87页
     ·基于DSP Builder的简化模型建模(Step 4)第87-88页
     ·时变参数的仿真实现(Step 5)第88-89页
     ·仿真验证、下载运行(Step 6-Step 7)第89-90页
     ·HIL(Step 8)第90页
   ·结果第90-99页
     ·CIS第91-94页
     ·SIIS第94-96页
     ·完整模型第96-98页
     ·硬件资源消耗评估第98-99页
   ·讨论第99-100页
   ·结论第100-102页
第7章 结论与未来工作第102-104页
   ·结论第102-103页
   ·未来工作第103-104页
参考文献第104-116页
在学期间学术成果情况第116-117页
指导教师及作者简介第117-118页
致谢第118-119页
附录第119-125页

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